Tente a Análise de Correspondência Múltipla. O pacote ca roda esta técnica. É possível até mesmo calcular coeficientes que têm a mesma interpretação das cargas fatoriais, veja no livro do Greenacre (é um livro meio clássico, não me lembro o nome agora)!
Professores,Eu tenho uma base de dados com variáveis dummies e gostaria de fazer uma redução de dimensionalidade.Inicialmente pensei em uma análise fatorial com correlação tetracórica.Porém, a matriz de correlação tinha correlações unitárias fora da diagonal principal sem razão aparente (olhando o gráfico, havia pontos nos quatro quadrantes, mas mesmo assim a correlação dava 1!)Como minhas variáveis não são discretizações de variáveis contínuas, não sei se o uso de correlação tetracórica é adequado.Pensei em usar o phi de Pearson como medida de correlação, mas ele dá idêntico à correlação de Pearson.Outra idéia foi fazer a extração usando análie por componentes principais para dados categóricos (CATPCA) mas, pelo que andei pesquisando, o resultado não dá muito diferente de uma análise fatorial convencional (com correlação de Pearson e extração por PCA)Eu queria poder contar com uma opinião sobre o que fazer:Usar correlação tetracórica (neste caso, como eu resolvo o fato da matriz de correlação não ser positiva semidefinida?)Usar o phi de Pearson como medida de correlaçaoUsar a correlação de Pearson, pura se simplesmenteExtrair os fatores por CATPCAou outra alternativa, que é sempre bem-vinda.Desde já agradeço a atenção e a colaboração,Felipe Buchbinder
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